计及需求响应的气电互联虚拟电厂多目标调度优化模型

随着分布式能源渗透率的逐步提高,虚拟电厂技术逐渐成为解决可再生能源规模化发展的关键技术,文章重点研究气电互联虚拟电厂多目标优化问题。首先,文章将风电机组、光伏发电机组、燃气轮机、电转气设备、储气装置等集成为虚拟电厂,同时联动公共网络和天然气网络,负荷侧包括电力负荷、氢气燃料电池汽车负荷、天然气负荷,并在终端负荷引入需求响应技术进行调节。然后,以运行经济效益、削峰填谷效应、二氧化碳排放作为优化目标,结合功率平衡等约束条件,构建气电互联虚拟电厂多目标模型,通过为各目标函数赋权将多目标优化模型转化为单目标模型进行求解。最后,为了验证所建立模型的有效性和可行性,选取了某地区虚拟电厂作为算例进行分析,比较4种情景下运行结果。算例结果表明：1）所提气电互联虚拟电厂多目标优化模型能够实现经济性、稳定性、环保性多方面综合效益最优;2）电转气和需求响应具有协同削峰填谷效应,提高系统运行稳定性;3）电转气设备增加了清洁能源并网量,减小碳排放量;4）虚拟电厂与公共网络相连能够实现能量间灵活互动,有利于制定合理购售电策略优化虚拟电厂运行。     

含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略

随着电转气(power-to-gas,P2G)技术的不断发展和商业化应用,风电机组(wind power generation unit,WPGU)与电转气设备的协同运行逐步受到关注。电转气设备的运行方式比较灵活,可有效平衡风电出力波动,二者可协同形成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力市场运营。在此背景下,研究了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略。首先构建了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂参与电力市场运营的模型架构。之后,以最大化总体收益为目标,构建了虚拟电厂在日前电力市场的竞价策略模型,并确定虚拟电厂自调度运行策略。然后,考虑到风电出力预测误差的不确定性,发展了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒竞价策略和机会竞价策略,以反映虚拟电厂不同的风险偏好水平。接着,采用成熟的商用求解器AMPL/IPOPT求解所构造的非线性优化模型,确定针对预期成本的鲁棒和机会竞价策略。最后,以北欧电力市场的实际数据为例说明所构建的优化模型和采用的求解方法的基本特征。     

基于虚拟电厂的多能源协同系统调度优化策略

目前,传统能源系统运行过程缺乏多样化能源供需优化手段及灵活调峰策略,且易产生污染。虚拟电厂精准化供给为能源体系结构转型提供了发展方向。文章提出基于虚拟电厂的多能源协同系统调度优化模型。首先,通过引入环境治理子系统与电-热-气综合能源系统协同运行,并配合电热储能装置、电转气(power to gas,P2G)设备及能源交易市场,赋予虚拟电厂更灵活的信息调控手段;其次,建立两种不同的系统运行方式加以对比;最后,利用MATLAB+CPLEX对所建数学模型进行仿真验证。结果表明,最佳容量配置下的虚拟电厂多能源协同调控系统相较于电-热-气能源系统运行模式,具备更好的经济性、环保性,且对提高可再生资源转化率,缓解弃风弃光现象及碳排放超标问题具有显著效果。     

参与气电市场的虚拟电厂内部优化随机模型

虚拟电厂总体降低了不确定因素的影响,但若不考虑其内部的随机性,则会使虚拟电厂在参与电力、天然气市场过程中,因其调度方案的保守性,难以获得最高的经济效益。为了充分挖掘虚拟电厂的经济效益,提出了一种气电市场下计及电价和风光不确定性的电-热-气虚拟电厂随机优化调度模型。模型目标函数为虚拟电厂总效益,即售电售热售气收益与电转气成本、碳捕集成本、碳排放权成本和燃料成本之差。引入超分位数方法将含多随机变量的虚拟电厂总效益最优模型转化为其超分位数随机优化模型,为了便于计算进而处理为其离散化计算模型,并利用空间粒子群算法进行求解。算例分析表明：虚拟电厂通过优化售电和售气方案来获得最优效益,在参与气电市场过程中考虑多种随机变量,使得虚拟电厂规避风险后有更多的机会获得更高的经济效益。     

参与气电市场的虚拟电厂内部优化随机模型

虚拟电厂总体降低了不确定因素的影响,但若不考虑其内部的随机性,则会使虚拟电厂在参与电力、天然气市场过程中,因其调度方案的保守性,难以获得最高的经济效益。为了充分挖掘虚拟电厂的经济效益,提出了一种气电市场下计及电价和风光不确定性的电-热-气虚拟电厂随机优化调度模型。模型目标函数为虚拟电厂总效益,即售电售热售气收益与电转气成本、碳捕集成本、碳排放权成本和燃料成本之差。引入超分位数方法将含多随机变量的虚拟电厂总效益最优模型转化为其超分位数随机优化模型,为了便于计算进而处理为其离散化计算模型,并利用空间粒子群算法进行求解。算例分析表明：虚拟电厂通过优化售电和售气方案来获得最优效益,在参与气电市场过程中考虑多种随机变量,使得虚拟电厂规避风险后有更多的机会获得更高的经济效益。     

考虑网络约束和区间不确定性的综合能源微电网鲁棒优化调度方法

针对微电网调度目标函数鲁棒性较低、转换功率效率较差的问题，为了保证综合能源的最大化以及高质量利用，本文提出考虑网络约束和区间不确定性的综合能源微电网鲁棒优化调度方法。在电转气模型、燃气轮机模型的基础上，提出电气互联平衡模型，分析综合能源之间的转换关系，构建■效率目标函数；结合网络相关约束以及置信间隙决策函数对目标函数进行鲁棒优化，处理调度过程中的不确定性参数；利用改进布谷鸟算法进行求解，获取鲁棒优化调度结果。测试结果表明：显著性水平取值为0.05时，可实现综合能源微电网的调度，保证各能源的损耗最小，且能够最大程度地利用综合能源之间的协同作用，使电转气装置的处理结果最大程度地接近最大转换功率500MW,实现了鲁棒优化调度。     

计及碳捕集和电转气的农村虚拟电厂多目标随机调度优化模型

针对农村地区存在大量生物质秸秆、垃圾、屋顶光伏、分散式风电等分布式能源,设计了集成燃气碳捕集设备(gas-power plant carbon capture,GPPCC)、电转气设备(power-to-gas,P2G)及垃圾发电(waste incineration power,WI)的农村虚拟电厂(GPPCC-P2G-WI-based virtual power plant, GPW-VPP)。然后,引入信息间隙理论(information gap decision theory,IGDT)和模糊满意度方法构造GPW-VPP近零碳运营优化模型。其中,选择最大化运营收益和最小化碳排放量作为优化目标,并利用模糊满意度理论转化为综合满意度最优化目标。再然后,利用IGDT描述风电、光伏发电和用户负荷3个不确定性变量影响,用于构造GPW-VPP随机调度优化模型。最后,选择中国兰考能源革命试点为对象开展实例分析验证所提模型的有效性,结果表明所提运营优化模型能在兼顾不同主体利益诉求的同时推进农村分布式能源的最优聚合利用,有利于实现整体能源结构清洁低碳转型。     

基于鲁棒优化的电-气互联型主动配电网故障恢复方法

电-气互联型主动配电网作为能源利用的重要形式,其故障恢复对于提升系统供电可靠性至关重要。针对电-气互联型主动配电网故障恢复问题,计及系统不确定性采用鲁棒优化理论建立故障恢复方法。模型以风光出力和故障恢复方案分别为自然决策者和系统决策者,令两者进行博弈。其中以最大化失电负荷量为目标函数,计及区间形式不确定性约束建立自然决策者模型。以最小化失电负荷量,计及电气互联约束、电能网络辐射状约束,功率平衡约束、电能网络运行约束建立系统决策者模型。基于两阶段松弛法设计故障恢复鲁棒优化模型的求解步骤。最后通过一个算例验证了所建立模型的有效性。     

气电虚拟电厂多能源市场竞标策略

针对虚拟电厂竞标中需求响应、风电出力的不确定性造成的风险,利用新型电转气技术和燃气轮机快速调节能力,构成含气电双向转换的气电虚拟电厂,提出气电虚拟电厂的多能源市场竞标模型,同时参与电力市场和天然气市场的竞标。模型以气电虚拟电厂总利润最大为目标,不确定性表达为需求响应、风电出力的误差概率分布,并通过抽样和筛选确定场景描述。算例结果表明：含气电双向转换的气电虚拟电厂通过在2个市场中灵活竞标,获得了更高的竞标利润;控制燃气轮机和电转气出力,显著降低了不平衡惩罚成本。气电虚拟电厂扩展了虚拟电厂的竞标市场,有利于将来虚拟电厂根据不同电价和气价波动切换能源形式。     

考虑需求响应和多能互补的虚拟电厂协调优化策略

随着能源互联网技术的发展,源-网-荷互动和热、电等多能源互动成为解决分布式能源(distributed energy resource,DER)系统高可靠性和效率利用的有效方案。采用虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)协调各机组运行,引入源-网-荷互动模型,用来描述不同类型电源和负荷之间的互相支持和电量交易,引入热电联产(combined heat and pow er,CHP)系统,建立考虑多能互补的需求响应(demand response,DR)互动优化模型,实现虚拟电厂内部的协调互动。考虑虚拟电厂收益最大化与电力公司热电负荷补偿成本最小化这2个目标,建立多目标互动优化模型,采用遗传算法对模型进行求解。算例的仿真结果验证了该策略和模型的有效性。     

计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型

为缓解风电和光伏发电不确定性对虚拟电厂稳定运行的影响,引入鲁棒随机优化理论,建立了计及不确定性和需求响应的虚拟电厂随机调度优化模型。首先,风力发电、光伏发电、燃气轮机发电,以及储能系统和需求响应集成为虚拟电厂,然后最大化虚拟电厂运营收益、最小化系统运行成本和弃能成本被作为目标函数,建立虚拟电厂调度优化模型。再应用鲁棒随机优化理论来转换光伏发电以及风力发电不确定性变量的约束条件,建立了虚拟电厂随机调度模型。最后,选择中国国电云南分布式电源示范工程为实例分析对象。分析结果显示：所提模型能够降低系统运行成本,双重鲁棒系数的引入能够为不同风险态度决策者提供灵活的虚拟电厂调度决策工具,协助应对风电和光伏发电的随机特性。储能系统能够借助自身充放电特性,替代燃气轮机发电机组为风电和光伏发电提供备用服务,促进风电和光伏发电并网。将需求响应纳入虚拟电厂能够实现发电侧与用电侧联动优化目标,平缓化用电负荷曲线,系统整体运营效益达到最佳。     

考虑分时电价及光热电站参与的多能源虚拟电厂优化调度

针对分布式风电、光伏并网对电网调度运行的影响,利用光热电站(concentrating solar power plant,CSP)出力可调的特点,联合储能电池构建包含风电、光伏、光热及储能电池的多能源虚拟电厂(virtual power plant,VPP).根据光热及储能电池特性,基于分时电价制定运行策略,以各时段...     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

含电动汽车虚拟电厂参与碳交易时的经济与环境调度

适当设计的碳交易机制是实现碳减排目标的有效途径,而电动汽车(electric vehicle,EV)的大量应用可望产生明显的环境效益。在此背景下,针对包括EV、燃气轮机、风电、光伏发电的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与碳交易时的情形,建立了经济与环境调度优化模型。首先,简要介绍了碳交易机制,并阐述了VPP参与碳交易时的优化调度问题及其与电力系统的交互方式。之后,建立了VPP经济与环境调度的混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,M IQP)模型,以VPP总体收益最大为优化目标,计及了燃气轮机运行成本、碳排放成本、EV充放电成本等。最后,采用商业求解器YALMIP/CPLEX对所建立的优化模型进行求解,并用算例说明了可行性与有效性。     

考虑电热综合需求响应的虚拟电厂优化调度

针对配电网中以电、热为代表的多类型负荷的快速增长,以及可控机组、储能装置、风机等分布式能源的协调调度问题,提出了考虑电热综合需求响应的虚拟电厂（virtual power plant,VPP）优化调度模型。首先,将风机、热电联产系统、多种储能装置、电锅炉、电热负荷集成为虚拟电厂,在用户侧,将基于电价型和激励型需求响应措施相结合,建立电热综合需求响应模型;然后,以最大化虚拟电厂运营利润为目标,采用机会约束模型描述风机、负荷预测的不确定性和内部功率平衡,并考虑各机组运行约束和网络安全约束;在合理控制和协调各组件出力的基础上生成调度方案,最后采用量子粒子群算法对模型进行求解。在算例中比较了不同需求响应方案对热电负荷曲线优化结果、网络安全、虚拟电厂经济性的影响,比较了不同置信水平下虚拟电厂的调度结果,从而验证了模型的可行性。     

基于分布鲁棒优化的多源发电系统联合调度

为解决传统的随机优化和鲁棒优化方法不能同时兼顾经济性和安全性去处理风光等可再生能源大规模接入电力系统时的调度问题,采用在经济性和安全性上取得平衡的分布鲁棒优化方法来处理风光出力不确定的风-光-火-储联合发电系统日前经济调度问题.建立以运行成本最小为目标的多源发电系统联合调度模型,并利用分布鲁棒优化方法将其写成鲁棒机会约...     

含储能虚拟电厂接入配电网的联合优化调度

为解决不确定性能源发电给配电网带来的隐患和经济性问题,研究含间歇分布式能源的虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)接入配电网的联合优化调度对提高系统安全和促进新能源消纳具有十分重要的意义。综合考虑风电及储能的运行特性,提出一种改进的Buckets方法,建立了考虑风电不确定性和含储能的虚拟电厂参与配电网调度的优化机组组合模型,基于6节点系统研究了改进的Buckets方法对发电成本和机组组合的影响。与传统Buckets方法相比,采用所提方法使得模型的发电成本及开机时段减少,表明该方法能够实现发电成本最优、风电的充分消纳以及储能的灵活运用。